Thèse Année : 2015

Radio Resource Management for Green Wireless Networks

Allocations de ressources dans les réseaux sans fils énergétiquement efficaces

Résumé

In this thesis, we investigate two techniques used for enhancing the energy or spectral efficiency of the network. In the first part of the thesis, we propose to combine the network future context prediction capabilities with the well-known latency vs. energy efficiency tradeoff. In that sense, we consider a proactive delay-tolerant scheduling problem. In this problem, the objective consists of defining the optimal power strategies of a set of competing users, which minimizes the individual power consumption, while ensuring a complete requested transmission before a given deadline. We first investigate the single user version of the problem, which serves as a preliminary to the concepts of delay tolerance, proactive scheduling, power control and optimization, used through the first half of this thesis. We then investigate the extension of the problem to a multiuser context. The conducted analysis of the multiuser optimization problem leads to a non-cooperative dynamic game, which has an inherent mathematical complexity. In order to address this complexity issue, we propose to exploit the recent theoretical results from the Mean Field Game theory, in order to transition to a more tractable game with lower complexity. The numerical simulations provided demonstrate that the power strategies returned by the Mean Field Game closely approach the optimal power strategies when it can be computed (e.g. in constant channels scenarios), and outperform the reference heuristics in more complex scenarios where the optimal power strategies can not be easily computed. In the second half of the thesis, we investigate a dual problem to the previous optimization problem, namely, we seek to optimize the total spectral efficiency of the system, in a constant short-term power configuration. To do so, we propose to exploit the recent advances in interference classification. the conducted analysis reveals that the system benefits from adapting the interference processing techniques and spectral efficiencies used by each pair of Access Point (AP) and User Equipment (UE). The performance gains offered by interference classification can also be enhanced by considering two improvements. First, we propose to define the optimal groups of interferers: the interferers in a same group transmit over the same spectral resources and thus interfere, but can process interference according to interference classification. Second, we define the concept of ’Virtual Handover’: when interference classification is considered, the optimal Access Point for a user is not necessarily the one providing the maximal SNR. For this reason, defining the AP-UE assignments makes sense when interference classification is considered. The optimization process is then threefold: we must define the optimal i) interference processing technique and spectral efficiencies used by each AP-UE pair in the system; ii) the matching of interferers transmitting over the same spectral resources; and iii) define the optimal AP-UE assignments. Matching and interference classification algorithms are extensively detailed in this thesis and numerical simulations are also provided, demonstrating the performance gain offered by the threefold optimization procedure compared to reference scenarios where interference is either avoided with orthogonalization or treated as noise exclusively.

Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons plus particulièrement à deux techniques permettant d’améliorer l’efficacité énergétique ou spectrale des réseaux sans fil. Dans la première partie de cette thèse, nous proposons de combiner les capacités de prédictions du contexte futur de transmission au classique et connu tradeoff latence - efficacité énergétique, amenant à ce que l’on nommera un réseau proactif tolérant à la latence. L’objectif dans ce genre de problèmes consiste à définir des politiques de transmissions optimales pour un ensemble d’utilisateur, qui garantissent à chacun de pouvoir accomplir une transmission avant un certain délai, tout en minimisant la puissance totale consommée au niveau de chaque utilisateur. Nous considérons dans un premier temps le problème mono-utilisateur, qui permet alors d’introduire les concepts de tolérance à la latence, d’optimisation et de contrôle de puissance qui sont utilisés dans la première partie de cette thèse. L’extension à un système multi-utilisateurs est ensuite considérée. L’analyse révèle alors que l’optimisation multi-utilisateur pose problème du fait de sa complexité mathématique. Mais cette complexité peut néanmoins être contournée grâce aux récentes avancées dans le domaine de la théorie des jeux à champs moyens, théorie qui permet de transiter d’un jeu multi-utilisateur, vers un jeu à champ moyen, à plus faible complexité. Les simulations numériques démontrent que les stratégies de puissance retournées par l’approche jeu à champ moyen approchent notablement les stratégies optimales lorsqu’elles peuvent être calculées, et dépassent les performances des heuristiques communes, lorsque l’optimum n’est plus calculable, comme c’est le cas lorsque le canal varie au cours du temps. Dans la seconde partie de cette thèse, nous investiguons un possible problème dual au problème précédent. Plus spécifiquement, nous considérons une approche d’optimisation d’efficacité spectrale, à configuration de puissance constante. Pour ce faire, nous proposons alors d’étudier l’impact sur le réseau des récentes avancées en classification d’interférence. L’analyse conduite révèle que le système peut bénéficier d’une adaptation des traitements d’interférence faits à chaque récepteur. Ces gains observés peuvent également être améliorés par deux altérations de la démarche d’optimisation. La première propose de redéfinir les groupes d’interféreurs de cellules concurrentes, supposés transmettre sur les mêmes ressources spectrales. L’objectif étant alors de former des paires d’interféreurs “amis”, capables de traiter efficacement leurs interférences réciproques. La seconde altération porte le nom de “Virtual Handover” : lorsque la classification d’interférence est consid- érée, l’access point offrant le meilleur SNR n’est plus nécessairement le meilleur access point auquel assigner un utilisateur. Pour cette raison, il est donc nécessaire de laisser la possibilité au système de pouvoir choisir par lui-même la façon dont il procède aux assignations des utilisateurs. Le processus d’optimisation se décompose donc en trois parties : i) Définir les coalitions d’utilisateurs assignés à chaque access point ; ii) Définir les groupes d’interféreurs transmettant sur chaque ressource spectrale ; et iii) Définir les stratégies de transmission et les traitements d’interférences optimaux. L’objectif de l’optimisation est alors de maximiser l’efficacité spectrale totale du système après traitement de l’interférence. Les différents algorithmes utilisés pour résoudre, étape par étape, l’optimisation globale du système sont détaillés. Enfin, des simulations numériques permettent de mettre en évidence les gains de performance potentiels offerts par notre démarche d’optimisation.

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Dates et versions

tel-01242486 , version 1 (14-12-2015)

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  • HAL Id : tel-01242486 , version 1

Citer

Matthieu de Mari. Radio Resource Management for Green Wireless Networks. Other. SUPELEC, 2015. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01242486⟩
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